WO2024085120A1 - 血管推定装置、血管推定方法、およびプログラム - Google Patents

血管推定装置、血管推定方法、およびプログラム Download PDF

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WO2024085120A1
WO2024085120A1 PCT/JP2023/037441 JP2023037441W WO2024085120A1 WO 2024085120 A1 WO2024085120 A1 WO 2024085120A1 JP 2023037441 W JP2023037441 W JP 2023037441W WO 2024085120 A1 WO2024085120 A1 WO 2024085120A1
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WO
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skin
capillaries
state
blood vessel
blood vessels
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/037441
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English (en)
French (fr)
Inventor
有希 ▲高▼橋
真人 二宮
祐輔 原
拓馬 星野
雅子 勝山
Original Assignee
株式会社資生堂
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof

Definitions

  • the present invention relates to a blood vessel estimation device, a blood vessel estimation method, and a program.
  • Patent Document 1 describes a method of acquiring an enlarged image from at least the upper layer of the dermis where microvessels are distributed, generating a blood vessel image by performing a predetermined image processing to clarify the microvessels in the acquired enlarged image, and evaluating at least one of the distribution and condition of the microvessels from the generated blood vessel image.
  • the present invention aims to easily evaluate the condition of blood vessels.
  • the blood vessel estimation device which is one embodiment of the present invention, includes an acquisition unit that acquires indices of the facial skin of a subject and/or indices related to the skin in the body, and a blood vessel estimation unit that estimates the state of the capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries in the face of the subject from the indices of the facial skin of the subject and/or the indices related to the skin in the body.
  • the present invention makes it easy to evaluate the condition of blood vessels.
  • FIG. 1 is an example of an overall configuration according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a functional block diagram of a blood vessel estimation device according to an embodiment of the present invention.
  • 4 is a flowchart of a blood vessel estimation process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining a regression model according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining a regression model according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining a regression model according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining a regression model according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a hardware configuration diagram of a blood vessel estimation device and a terminal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 shows an example of the overall configuration according to an embodiment of the present invention.
  • the blood vessel estimation system 1 includes a blood vessel estimation device 10 and a skin index measurement device 20. Each of these will be described below.
  • the blood vessel estimation device 10 is a device that estimates the state of capillaries and the state of blood vessels other than capillaries (hereinafter, "capillaries” and “blood vessels other than capillaries” are collectively referred to as skin blood vessels) of a subject 30.
  • the blood vessel estimation device 10 can acquire the results of measurement by the skin index measurement device 20 from the skin index measurement device 20.
  • the blood vessel estimation device 10 is a personal computer, a tablet terminal, a smartphone, etc.
  • the blood vessel estimation device 10 acquires indices of the facial skin of the subject 30.
  • the blood vessel estimation device 10 estimates the state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries on the face of the subject 30 from the indices of the facial skin of the subject 30 (i.e., at least one of the "state of capillaries” and the "state of blood vessels other than capillaries”).
  • the blood vessel estimation device 10 estimates which of a plurality of types the future skin state of the subject 30 will be from the estimated state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries (i.e., at least one of the "state of capillaries” and the "state of blood vessels other than capillaries”).
  • the blood vessel estimation device 10 also proposes at least one of beauty products and services according to at least one of the state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries (i.e., at least one of the "state of capillaries” and the "state of blood vessels other than capillaries") and the future skin state (for example, displaying on the screen of the blood vessel estimation device 10 or the skin index measurement device 20 (for example, a smart mirror)).
  • the skin index measuring device 20 is a device that measures indices of the facial skin of the subject 30 and indices in the body related to the skin.
  • the skin index measuring device 20 is a device that can measure at least one of the amount of blemishes, TEWL (transepidermal water loss), redness, yellowness, skin groove area ratio, unevenness of skin texture, pore area ratio, collagen density, amount of wrinkles, firmness index, degree of sagging, inflammatory cytokines, and blood pressure.
  • the skin index measuring device 20 is a device capable of measuring and analyzing skin indexes, such as an imaging device (for example, a smart mirror (specifically, a mirror-type display with a built-in camera)), a stratum corneum analyzer, etc.
  • an imaging device for example, a smart mirror (specifically, a mirror-type display with a built-in camera)
  • a stratum corneum analyzer etc.
  • at least one of the amount of blemishes, TEWL (transepidermal water loss), redness, yellowness, skin groove area ratio, unevenness of skin texture, pore area ratio, collagen density, amount of wrinkles, firmness index, degree of sagging, and inflammatory cytokines is obtained from facial information (for example, a facial image) of the subject 30 measured by the measuring device).
  • the skin index measuring device 20 is a blood pressure monitor that measures blood pressure.
  • the blood vessel estimation system 1 includes a blood vessel estimation device 10, a terminal 11, and a skin index measurement device 20.
  • the blood vessel estimation device 10 and the terminal 11 are communicably connected via an arbitrary network. Each of them will be described below.
  • the blood vessel estimation device 10 is a device that estimates the state of capillaries and the state of blood vessels other than capillaries of a subject 30.
  • the blood vessel estimation device 10 can acquire the results of measurement by the skin index measurement device 20 from a terminal 11.
  • the blood vessel estimation device 10 is a server or the like consisting of one or a plurality of computers.
  • the vascular estimation device 10 acquires indices of the facial skin of the subject 30.
  • the vascular estimation device 10 also estimates the state of the facial skin blood vessels of the subject 30, i.e., the state of the capillaries and/or the state of the blood vessels other than the capillaries, from the indices of the facial skin of the subject 30.
  • the vascular estimation device 10 also estimates which of a plurality of types the future skin condition of the subject 30 will be, from the estimated state of the capillaries and/or the state of the blood vessels other than the capillaries.
  • the vascular estimation device 10 also proposes at least one of beauty products and services according to at least one of the state of the capillaries and/or the state of the blood vessels other than the capillaries and the future skin condition (for example, displaying on the screen of the terminal 11 or the skin index measuring device 20 (for example, a smart mirror)).
  • the terminal 11 acquires indices of the facial skin of the subject 30 from the skin index measurement device 20, and provides the acquired indices of the facial skin of the subject 30 to the blood vessel estimation device 10.
  • the terminal 11 also acquires and displays information on at least one of beauty products and services according to at least one of the state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries and the future skin state from the blood vessel estimation device 10.
  • the terminal 11 may execute part of the processing of the blood vessel estimation device 10 described in this specification.
  • the terminal 11 is a personal computer, a tablet terminal, a smartphone, etc.
  • the skin index measuring device 20 is similar to that in configuration example 1, and therefore a description thereof will be omitted.
  • the blood vessel estimation system 1 may not include the terminal 11, and the skin index measuring device 20 may directly transmit and receive data to and from the blood vessel estimation device 10.
  • ⁇ Function block> 2 is a functional block diagram of a blood vessel estimation device 10 according to an embodiment of the present invention.
  • the blood vessel estimation device 10 includes an acquisition unit 101, a blood vessel estimation unit 102, a skin estimation unit 103, a proposal unit 104, a model storage unit 105, and a product information storage unit 106.
  • the blood vessel estimation device 10 executes a program to function as the acquisition unit 101, the blood vessel estimation unit 102, the skin estimation unit 103, and the proposal unit 104. Each of these units will be described below.
  • the acquisition unit 101 acquires facial skin indicators and/or skin-related internal body indicators of the subject 30 (i.e., at least one of "facial skin indicators” and “skin-related internal body indicators”).
  • the acquisition unit 101 can acquire indices of the facial skin of the subject 30 measured by the skin index measurement device 20 and/or internal indices related to the skin.
  • the acquisition unit 101 can acquire indices of the facial skin of the subject 30 acquired from an image of the face of the subject 30 captured by a skin index measuring device 20 (e.g., an imaging device).
  • a skin index measuring device 20 e.g., an imaging device
  • the acquisition unit 101 can acquire indices of the facial skin of the subject 30 that the subject 30 or the like inputs to the blood vessel estimation device 10 or the terminal 11 .
  • the skin index is an index of skin that can affect the state of blood vessels.
  • the skin index is an index related to skin aging.
  • the index related to skin aging is the amount of spots, collagen density, amount of wrinkles, firmness index, and degree of sagging.
  • the skin index is an index related to rough skin.
  • the index related to rough skin is TEWL (transepidermal water loss), redness, uneven skin texture, and inflammatory cytokines.
  • the skin index is at least one of the amount of blemishes, TEWL (transepidermal water loss), skin color (redness, yellowness), skin groove area ratio, unevenness of skin texture, pore area ratio, collagen density, amount of wrinkles, firmness index, degree of sagging, and inflammatory cytokines.
  • the information related to the subject's 30 skin acquired by the acquisition unit 101 may be only the skin index, or may be the skin index and an internal indices related to the skin (e.g. blood pressure). Each of these will be described below.
  • Amount of spots refers to the amount, color, area, and distribution of spots present on the face.
  • TEWL transepidermal water loss
  • “Redness” is the degree to which the skin is red.
  • Yellowness is the degree to which the skin is yellow.
  • the “skin groove area ratio” is the ratio of the area of the skin groove region per unit area of the face.
  • Unevenness of skin texture refers to the degree to which skin texture (irregularities on the skin's surface) is uneven.
  • Pore area ratio is the ratio of the area of pores per unit area of the face.
  • Collagen density is the percentage of collagen per specific unit in a given area of the face, the fineness of the collagen network.
  • Amount of wrinkles refers to the number, depth, area, and distribution of wrinkles.
  • the "firmness index” is the responsiveness of the skin when pressure is applied.
  • “Degree of sagging” refers to the degree of swelling and sagging of facial skin.
  • Inflammatory cytokines include cytokines collected from the stratum corneum, such as the amount of IL-1 ⁇ , the amount of IL-1ra, the ratio of IL-1 ⁇ to IL-1ra, the amount of SCCA1, and the amount of S100A8A9.
  • the skin index (for example, at least one of the amount of blemishes, TEWL (transepidermal water loss), redness, yellowness, skin groove area ratio, unevenness of skin texture, pore area ratio, collagen density, amount of wrinkles, firmness index, degree of sagging, and inflammatory cytokines) may be acquired from an image of the face of the subject 30 captured by the skin index measurement device 20.
  • the blood vessel estimation device 10 (or the skin index measurement device 20) can calculate the skin index by analyzing the image of the face of the subject 30 captured by the skin index measurement device 20.
  • the blood vessel estimation device 10 (or the skin index measurement device 20) can also analyze the collected stratum corneum and calculate, for example, inflammatory cytokines.
  • the blood vessel estimation device 10 (or the skin index measurement device 20) can calculate the internal index by measuring the blood pressure of the subject 30 using a blood pressure monitor.
  • the blood vessel estimation unit 102 estimates the state of the capillaries and/or blood vessels other than the capillaries on the face of the subject 30 from the facial skin index and/or skin-related internal body index of the subject 30 acquired by the acquisition unit 101. Specifically, the blood vessel estimation unit 102 estimates the state of the capillaries and/or blood vessels other than the capillaries on the face of the subject 30 from the facial skin index and/or skin-related internal body index of the subject 30 using a regression model.
  • the regression model may be a statistical model (i.e., a mathematical model that derives the state of the facial capillaries and/or blood vessels other than the capillaries from the facial skin index and/or skin-related internal body index) or a machine learning model (i.e., a trained model that is machine-learned so that the state of the facial capillaries and/or blood vessels other than the capillaries is output when the facial skin index and/or skin-related internal body index are input).
  • a statistical model i.e., a mathematical model that derives the state of the facial capillaries and/or blood vessels other than the capillaries from the facial skin index and/or skin-related internal body index
  • a machine learning model i.e., a trained model that is machine-learned so that the state of the facial capillaries and/or blood vessels other than the capillaries is output when the facial skin index and/or skin-related internal body index are input.
  • the state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries may be a principal component (also called a blood vessel score) obtained by contracting variables indicating the state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries by principal component analysis, or may be a variable itself indicating the state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries.
  • a principal component also called a blood vessel score
  • the state of capillaries and the state of blood vessels other than capillaries are the blood vessel score (principal components obtained by contracting variables indicating the state of capillaries and the state of blood vessels other than capillaries through principal component analysis) which is the objective variable of the regression model described later.
  • the principal components are correlated with at least one of (1) blood vessel density, (2) blood vessel number (number of capillaries, number of large blood vessels), (3) number of blood vessel branches, (4) distance from the base of the epidermis to the blood vessels, and (5) epidermal thickness.
  • the state of capillaries and the state of blood vessels other than capillaries are the state of capillaries themselves and the state of blood vessels other than capillaries themselves (i.e., the state of capillaries and blood vessels other than capillaries themselves), which are the objective variables of the regression model described later.
  • the state of capillaries and the state of blood vessels other than capillaries are at least one of (1) blood vessel density, (2) blood vessel number (number of capillaries, number of large blood vessels), (3) number of blood vessel branches, (4) distance from the base of the epidermis to the blood vessels, and (5) epidermis thickness (i.e., the state itself).
  • the "number of blood vessels” refers to the number of capillaries and/or blood vessels other than capillaries present on the face.
  • the number of capillaries refers to the number of blood vessels with a diameter of 40 ⁇ m or less, and includes not only the commonly referred to capillaries but also thin blood vessels.
  • the number of large blood vessels refers to the number of blood vessels other than capillaries with a diameter of 160 ⁇ m or more.
  • Vascular density is the percentage of capillaries and/or non-capillary blood vessels per specific unit in the captured facial area.
  • the “number of blood vessel branches” refers to the number of capillaries and/or blood vessels other than capillaries that branch off.
  • the “distance from the base of the epidermis to the blood vessels” is a representative value such as the average, maximum, minimum, or median of the distance between the base of the epidermis and the capillaries and/or blood vessels other than capillaries.
  • Skin thickness refers to representative values such as the average, maximum, minimum, and median of skin thickness.
  • the skin estimation unit 103 estimates which of a plurality of types the future skin condition of the subject 30 will be from the state of the capillaries on the face of the subject 30 and/or the state of blood vessels other than the capillaries, estimated by the blood vessel estimation unit 102. Specifically, the skin estimation unit 103 estimates which of a plurality of types the future skin condition of the subject 30 will be from the state of the capillaries on the face of the subject 30 and/or the state of blood vessels other than the capillaries, using a model.
  • the model may be a statistical model (i.e., a mathematical model that derives which of a plurality of types the future skin condition will be from the state of the capillaries on the face and/or the state of blood vessels other than the capillaries) or a machine learning model (i.e., a trained model that has been machine-learned so that when the state of the capillaries on the face and/or the state of blood vessels other than the capillaries is input, which of a plurality of types the future skin condition will be is output).
  • a statistical model i.e., a mathematical model that derives which of a plurality of types the future skin condition will be from the state of the capillaries on the face and/or the state of blood vessels other than the capillaries
  • a machine learning model i.e., a trained model that has been machine-learned so that when the state of the capillaries on the face and/or the state of blood vessels other than the capillaries is input, which of a plurality of types the future skin
  • the suggestion unit 104 suggests at least one of beauty products and services according to at least one of the capillary state and/or blood vessel state other than capillaries estimated by the blood vessel estimation unit 102 and the future skin state estimated by the skin estimation unit 103. Specifically, the suggestion unit 104 suggests at least one of beauty products and services according to at least one of the capillary state and/or blood vessel state other than capillaries and the future skin state in accordance with the correspondence relationship (note that the correspondence relationship is assumed to be predetermined) between at least one of the capillary state and/or blood vessel state other than capillaries and the type of future skin state, and at least one of the beauty products and services.
  • beauty products include basic cosmetics such as lotion, milky lotion, serum, and cream.
  • beauty products include beauty equipment, and food and beverage products such as supplements and beverages.
  • beauty-related services include beauty treatments, beauty consulting, etc.
  • the model storage unit 105 stores the model referenced by the blood vessel estimation unit 102 and the model referenced by the skin estimation unit 103.
  • the product information storage unit 106 stores the correspondences referred to by the suggestion unit 104 (specifically, the correspondences between at least one of the capillary state and/or the state of blood vessels other than capillaries (i.e., the state of skin blood vessels) and the type of future skin condition, and at least one of beauty products and services suitable for a person with at least one of the capillary state and/or the state of blood vessels other than capillaries (i.e., the state of skin blood vessels) and the type of future skin condition).
  • the correspondences referred to by the suggestion unit 104 specifically, the correspondences between at least one of the capillary state and/or the state of blood vessels other than capillaries (i.e., the state of skin blood vessels) and the type of future skin condition, and at least one of beauty products and services suitable for a person with at least one of the capillary state and/or the state of blood vessels other than capillaries (i.e., the state of skin blood vessels) and the type of future skin condition).
  • FIG. 3 is a flowchart of a blood vessel estimation process according to an embodiment of the present invention.
  • step 1 (S1) the blood vessel estimation device 10 (acquisition unit 101) acquires facial skin indices and/or internal skin-related indices of the subject 30.
  • step 2 the blood vessel estimation device 10 (blood vessel estimation unit 102) estimates the state of the capillaries on the face of the subject 30 and/or the state of blood vessels other than the capillaries (i.e., the state of the skin blood vessels) from the facial skin indices of the subject 30 and/or internal skin-related indices acquired in S1.
  • step 3 the blood vessel estimation device 10 (skin estimation unit 103) estimates which of multiple types the future skin condition of the subject 30 will be based on the state of the capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries in the face of the subject 30 estimated in S2.
  • the blood vessel estimation device 10 proposes at least one of beauty products and services according to at least one of the state of the capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries estimated in S2 and the future skin condition estimated in S3.
  • vascular network in the dermis quantitative analysis of the vascular network in the dermis (quantitative items are (1) blood vessel density, (2) number of blood vessels (number of capillaries, number of thick blood vessels), (3) number of blood vessel branches, (4) distance from the base of the epidermis to the blood vessels, and (5) thickness of the epidermis) was performed, and the quantitative values of these blood vessels were contracted by principal component analysis, and a relationship analysis between blood vessels and skin was performed.
  • Figure 4 shows the results of the principal component analysis. It shows the principal component loadings of the two variables (principal component 1 (PC1) and principal component 2 (PC2)) generated by the principal component analysis.
  • PC1 principal component 1
  • PC2 principal component 2
  • PC1 showed a positive correlation with the "number of capillaries,””density of blood vessels,””number of blood vessel branches,” and “thickness of the epidermis.” PC1 also showed a negative correlation with the "distance from the base of the epidermis to the blood vessels.” In the present invention, this PC1 (which indicates how tightly the thin blood vessels are spread throughout the skin, also called the vascular score) was used as the objective variable of the regression model.
  • PC2 showed a positive correlation with the number of large blood vessels.
  • PC1 vascular score
  • AIC Kaike Information Criterion
  • the optimal model candidate was selected based on the AIC value, interpretability, and variable dominance.
  • Model 8 can explain PC1 (vascular score) with a small number of variables, making it highly interpretable.
  • PC1 vascular score
  • the positive and negative coefficients of the simple correlation and partial regression are consistent, making it highly valid.
  • the correlation coefficient (Spearman's rank correlation coefficient) and VIF value between explanatory variables in Model 8 are kept low, and it was determined that the risk of multicollinearity is low.
  • model 10 or model 0 may also be used.
  • FIG. 6 shows the explanatory variables that contribute to PC1 (vascular score) in Model 8 and their interpretation. Summarizing the elements necessary for estimating PC1 (vascular score), a relationship between the two factors of "aging” and “rough skin” was inferred. Specifically, it was found that PC1 (vascular score) is lower when there is a tendency for skin aging (tendency for more blemishes and lower collagen content). It was also found that PC1 (vascular score) is higher when there is a tendency for skin roughness (tendency for high TEWL/redness and uneven texture). The results in Figure 6 suggest that PC1 (vascular score) can be estimated using the following formula.
  • Figure 7 shows a list of the minimum models for estimating the state of capillaries. It shows a list of explanatory variables and coefficients for each model (Model A to Model E).
  • PC1 (vascular score) 0.32 x TEWL + 0.33 x collagen density, and the coefficient of determination is 0.26.
  • PC1 (vascular score) 0.37 x TEWL + -0.31 x amount of spots, and the coefficient of determination is 0.26.
  • PC1 (vascular score) -0.29 x amount of spots + 0.36 x collagen density, and the coefficient of determination is 0.25.
  • PC1 (vascular score) 0.38 x TEWL + -0.23 x glycation level, and the coefficient of determination is 0.21.
  • PC1 (vascular score) 0.19 x redness + 0.42 x collagen density, and the coefficient of determination is 0.20.
  • the above model 8 (although model 10 or model 0 may also be used) which has high estimation accuracy, or the above models A to E which have fewer explanatory variables may also be used.
  • a quantitative analysis of the dermal vascular network (quantitative items are (1) blood vessel density, (2) number of blood vessels (number of capillaries, number of thick blood vessels), (3) number of blood vessel branches, (4) distance from the base of the epidermis to the blood vessels, and (5) thickness of the epidermis) was performed, and the quantitative values of these blood vessels were reduced by principal component analysis, and an analysis of the relationship between blood vessels and skin was performed.
  • PC1 principal component 1
  • PC1 also showed a negative correlation with the "distance from the base of the epidermis to the blood vessels.”
  • this PC1 (which indicates how tightly the thin blood vessels are spread throughout the skin; also called the vascular score) was used as the objective variable of the regression model.
  • Principal component 2 (PC2) showed a positive correlation with the "number of large blood vessels.”
  • variable itself indicating the state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries i.e., the state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries themselves
  • the variable itself indicating the state of capillaries and/or the state of blood vessels other than capillaries was used as the objective variable of the regression model.
  • Measurement items age, moisture content, TEWL (transepidermal water loss), collagen density, amount of wrinkles, firmness index, degree of sagging, unevenness of skin texture, skin groove area ratio, pore area ratio, skin color (redness, yellowness), amount of blemishes, inflammatory cytokines (including cytokines collected from the stratum corneum, amount of IL-1 ⁇ , amount of IL-1ra, ratio of IL-1 ⁇ to IL-1ra, amount of SCCA1, amount of S100A8A9, etc.), glycation level, blood pressure.
  • TEWL transepidermal water loss
  • collagen density amount of wrinkles
  • firmness index degree of sagging
  • unevenness of skin texture skin groove area ratio
  • pore area ratio skin color (redness, yellowness)
  • amount of blemishes inflammatory cytokines (including cytokines collected from the stratum corneum, amount of IL-1 ⁇ , amount of IL-1ra, ratio of IL
  • ⁇ Effects> In this way, by focusing on blood vessels, it is possible to realize counseling that focuses on the potential of the skin and the proposal of beauty products and services. For example, during counseling at a cosmetics store or event, a smart mirror can extract skin indicators from facial images taken to diagnose the condition of the capillaries and introduce skin characteristics for each capillary condition. Furthermore, it can propose cosmetics that focus on skin characteristics for each capillary condition.
  • ⁇ Hardware Configuration> 8 is a hardware configuration diagram of the blood vessel estimation device 10 and the terminal 11 according to an embodiment of the present invention.
  • the blood vessel estimation device 10 and the terminal 11 can include a control unit 1001, a main memory unit 1002, an auxiliary memory unit 1003, an input unit 1004, an output unit 1005, and an interface unit 1006. Each of these will be described below.
  • the control unit 1001 is a processor (e.g., a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), etc.) that executes various programs installed in the auxiliary memory unit 1003.
  • a processor e.g., a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), etc.
  • CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • the main memory unit 1002 includes non-volatile memory (ROM (Read Only Memory)) and volatile memory (RAM (Random Access Memory)).
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the ROM stores various programs, data, etc. required for the control unit 1001 to execute the various programs installed in the auxiliary memory unit 1003.
  • the RAM provides a working area into which the various programs installed in the auxiliary memory unit 1003 are expanded when they are executed by the control unit 1001.
  • the auxiliary memory unit 1003 is an auxiliary memory device that stores various programs and information used when the various programs are executed.
  • the input unit 1004 is an input device through which the operator of the blood vessel estimation device 10 and the terminal 11 inputs various instructions to the blood vessel estimation device 10 and the terminal 11.
  • the output unit 1005 is an output device that outputs the internal state of the vascular estimation device 10 and the terminal 11, etc.
  • the interface unit 1006 is a communication device that connects to a network and communicates with other devices.

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Abstract

血管の状態を容易に評価する。本発明の一実施形態である血管推定装置は、対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標を取得する取得部と、前記対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から前記対象者の顔の毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定する血管推定部と、を備える。

Description

血管推定装置、血管推定方法、およびプログラム
　本発明は、血管推定装置、血管推定方法、およびプログラムに関する。
　従来、血管を可視化して、血管の状態を評価する手法が知られている。例えば、特許文献１には、微小血管が分布している少なくとも真皮上層から拡大画像を取得し、取得された拡大画像の微小血管を明瞭とする所定の画像処理により血管画像を生成し、生成された血管画像から微小血管の分布と状態の少なくとも一方を評価することが記載されている。
特許５９７７４０８号公報
　しかしながら、従来の血管可視化技術では、測定のための高額な専用機器や解析のための高額なマシーンが必要であった。そのため、簡便に低コストで血管状態の評価を実現できることが求められていた。
　そこで、本発明では、血管の状態を容易に評価することを目的とする。
　本発明の一実施形態である血管推定装置は、対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標を取得する取得部と、前記対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から前記対象者の顔の毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定する血管推定部と、を備える。
　本発明によれば、血管の状態を容易に評価することができる。
本発明の一実施形態に係る全体の構成例である。 本発明の一実施形態に係る血管推定装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る血管推定処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る回帰モデルについて説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る回帰モデルについて説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る回帰モデルについて説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る回帰モデルについて説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る血管推定装置および端末のハードウェア構成図である。
　以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
＜全体の構成例＞
　図１は、本発明の一実施形態に係る全体の構成例である。
［構成例１］
　血管推定システム１は、血管推定装置１０と、肌指標計測装置２０と、を含む。以下、それぞれについて説明する。
＜＜血管推定装置＞＞
　血管推定装置１０は、対象者３０の毛細血管の状態及び毛細血管以外の血管の状態（以下、"毛細血管"と"毛細血管以外の血管"をあわせて皮膚血管ともいう）を推定する装置である。血管推定装置１０は、肌指標計測装置２０が計測した結果を肌指標計測装置２０から取得することができる。例えば、血管推定装置１０は、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等である。
　具体的には、血管推定装置１０は、対象者３０の顔の肌の指標を取得する。また、血管推定装置１０は、対象者３０の顔の肌の指標から、対象者３０の顔の毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態（つまり、"毛細血管の状態"と"毛細血管以外の血管の状態"との少なくとも一方）を推定する。また、血管推定装置１０は、推定された毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態（つまり、"毛細血管の状態"と"毛細血管以外の血管の状態"との少なくとも一方）から、対象者３０の将来の肌の状態が複数のタイプのうちのいずれのタイプであるかを推定する。また、血管推定装置１０は、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管状態（つまり、"毛細血管の状態"と"毛細血管以外の血管の状態"との少なくとも一方）と、将来の肌の状態と、の少なくとも一方に応じた、美容に関する商品とサービスの少なくとも一方を提案する（例えば、血管推定装置１０や肌指標計測装置２０（例えば、スマートミラー）の画面上に表示する）。
＜＜肌指標計測装置＞＞
　肌指標計測装置２０は、対象者３０の顔の肌の指標及び肌に関連する体内の指標を計測する装置である。例えば、肌指標計測装置２０は、シミの量と、ＴＥＷＬ（経表皮水分蒸散量）と、赤みと、黄みと、皮溝面積率と、キメの不均一性と、毛穴面積率と、コラーゲン密度と、シワの量と、ハリ指標と、たるみ度合と、炎症性サイトカインと、血圧と、のうちの少なくとも１つを計測することができる装置である。例えば、肌指標計測装置２０は、撮像装置（例えば、スマートミラー（具体的には、カメラ内蔵のミラー型ディスプレイ））、角層解析装置等の肌の指標を計測、解析できる装置である（この場合、計測装置が測定した対象者３０の顔の情報（例えば、顔の画像）から、シミの量と、ＴＥＷＬ（経表皮水分蒸散量）と、赤みと、黄みと、皮溝面積率と、キメの不均一性と、毛穴面積率と、コラーゲン密度と、シワの量と、ハリ指標と、たるみ度合と、炎症性サイトカインと、のうちの少なくとも１つ等が取得される）。また、例えば、肌指標計測装置２０は、血圧を測定する血圧計である。
［構成例２］
　血管推定システム１は、血管推定装置１０と、端末１１と、肌指標計測装置２０と、を含む。血管推定装置１０と端末１１は、任意のネットワークを介して、通信可能に接続されている。以下、それぞれについて説明する。
＜＜血管推定装置＞＞
　血管推定装置１０は、対象者３０の毛細血管の状態及び毛細血管以外の血管の状態を推定する装置である。血管推定装置１０は、肌指標計測装置２０が計測した結果を端末１１から取得することができる。例えば、血管推定装置１０は、１つまたは複数のコンピュータからなるサーバ等である。
　具体的には、血管推定装置１０は、対象者３０の顔の肌の指標を取得する。また、血管推定装置１０は、対象者３０の顔の肌の指標から、対象者３０の顔の皮膚血管、即ち毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定する。また、血管推定装置１０は、推定された毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態から、対象者３０の将来の肌の状態が複数のタイプのうちのいずれのタイプであるかを推定する。また、血管推定装置１０は、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態と、将来の肌の状態と、の少なくとも一方に応じた、美容に関する商品とサービスの少なくとも一方を提案する（例えば、端末１１や肌指標計測装置２０（例えば、スマートミラー）の画面上に表示する）。
＜＜端末＞＞
　端末１１は、対象者３０の顔の肌の指標を肌指標計測装置２０から取得し、取得した対象者３０の顔の肌の指標を血管推定装置１０に提供する。また、端末１１は、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態と、将来の肌の状態と、の少なくとも一方に応じた、美容に関する商品とサービスの少なくとも一方の情報を血管推定装置１０から取得して表示する。なお、端末１１は、本明細書で説明される血管推定装置１０の処理の一部を実行してもよい。例えば、端末１１は、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等である。
＜＜肌指標計測装置＞＞
　肌指標計測装置２０については、構成例１と同様であるので説明を省略する。
　なお、構成例２において、血管推定システム１が端末１１を含まず、肌指標計測装置２０が血管推定装置１０と直接データの送受信をしてもよい。
＜機能ブロック＞
　図２は、本発明の一実施形態に係る血管推定装置１０の機能ブロック図である。血管推定装置１０は、取得部１０１と、血管推定部１０２と、肌推定部１０３と、提案部１０４と、モデル記憶部１０５と、商品情報記憶部１０６と、を備える。血管推定装置１０は、プログラムを実行することで、取得部１０１、血管推定部１０２、肌推定部１０３、提案部１０４、として機能する。以下、それぞれについて説明する。
　取得部１０１は、対象者３０の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標（つまり、"顔の肌の指標"と"肌に関する体内指標"との少なくとも一方）を取得する。
［肌指標計測装置２０が計測した指標を用いる場合］
　例えば、取得部１０１は、肌指標計測装置２０が計測した対象者３０の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標を取得することができる。
［肌指標計測装置２０が撮影した画像から取得された指標を用いる場合］
　例えば、取得部１０１は、肌指標計測装置２０（例えば、撮像装置）が撮影した対象者３０の顔の画像から取得された対象者３０の顔の肌の指標を取得することができる。
［対象者３０等が入力した指標を用いる場合］
　例えば、取得部１０１は、対象者３０等が血管推定装置１０または端末１１に入力した、対象者３０の顔の肌の指標を取得することができる。
＜肌の指標＞
　ここで、肌の指標について説明する。肌の指標は、血管の状態に影響を与えうる肌の指標である。
　例えば、肌の指標は、肌の老化に関連する指標である。例えば、肌の老化に関連する指標は、シミの量、コラーゲン密度、シワの量、ハリ指標、たるみ度合である。
　例えば、肌の指標は、肌荒れに関連する指標である。例えば、肌荒れに関連する指標は、ＴＥＷＬ（経表皮水分蒸散量）、赤み、キメの不均一性、炎症性サイトカインである。
　例えば、肌の指標は、シミの量と、ＴＥＷＬ（経表皮水分蒸散量）と、肌の色み（赤み、黄み）と、皮溝面積率と、キメの不均一性と、毛穴面積率と、コラーゲン密度と、シワの量と、ハリ指標と、たるみ度合と、炎症性サイトカインと、のうちの少なくとも１つである。取得部１０１によって取得される対象者３０の肌に関する情報は、肌の指標だけであってもよいし、肌の指標と肌に関する体内指標（例えば血圧）であってもよい。以下、それぞれについて説明する。
　「シミの量」は、顔に存在するシミの量、色み、面積、分布である。
　「ＴＥＷＬ（経表皮水分蒸散量）」は、角層を通じて蒸散する水分量である。
　「赤み」は、肌が赤い度合いである。
　「黄み」は、肌が黄色い度合いである。
　「皮溝面積率」は、顔の単位面積当たりの皮溝の領域の面積の割合である。
　「キメの不均一性」は、肌のキメ（肌の表面の凹凸）が不均一である度合いである。
　「毛穴面積率」と、顔の単位面積当たりの毛穴の領域の面積の割合である。
　「コラーゲン密度」は、顔の取得部位における特定単位当たりのコラーゲンの割合、コラーゲンネットワークの細かさである。
　「シワの量」は、シワの数、本数、深さ、面積、分布である。
　「ハリ指標」は、肌に力を加えた時の応答性である。
　「たるみ度合」は、顔の肌のふくらみ、たるみ度合である。
　「炎症性サイトカイン」は、角層から採取したサイトカインを含み、IL-1αの量、IL-1raの量、IL-1αとIL-1raの比、SCCA1の量、S100A8A9の量等である。
　上述したように、肌の指標（例えば、シミの量と、ＴＥＷＬ（経表皮水分蒸散量）と、赤みと、黄みと、皮溝面積率と、キメの不均一性と、毛穴面積率と、コラーゲン密度と、シワの量、ハリ指標、たるみ度合と、炎症性サイトカインと、のうちの少なくとも１つ）は、肌指標計測装置２０が撮影した対象者３０の顔の画像から取得されてもよい。血管推定装置１０（あるいは肌指標計測装置２０）は、肌指標計測装置２０が撮影した対象者３０の顔の画像を解析して、肌の指標を算出することができる。また、血管推定装置１０（あるいは肌指標計測装置２０）は、採取した角層を解析して、例えば炎症性サイトカインを算出することができる。さらに、血管推定装置１０（あるいは肌指標計測装置２０）は、対象者３０の血圧を血圧計により測定することで、体内指標を算出することができる。
　血管推定部１０２は、取得部１０１が取得した対象者３０の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から、対象者３０の顔の毛細毛管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定する。具体的には、血管推定部１０２は、回帰モデルを用いて、対象者３０の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から、対象者３０の顔の毛細毛管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定する。なお、回帰モデルは、統計的モデル（つまり、顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から顔の毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を導出する数理モデル）であってもよいし、機械学習モデル（つまり、顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標が入力されると顔の毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態が出力されるように機械学習された学習済みモデル）であってもよい。
＜毛細血管の状態及び毛細血管以外の血管の状態＞
　ここで、毛細血管の状態及び毛細血管以外の血管の状態について説明する。毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態は、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数を主成分分析により縮約した主成分（血管スコアとも呼ぶ）であってもよいし、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数自体であってもよい。
［血管スコア］
　例えば、毛細血管の状態及び毛細血管以外の血管の状態は、後段で説明する回帰モデルの目的変数である血管スコア（毛細血管の状態及び毛細血管以外の血管の状態を示す変数を主成分分析により縮約した主成分）である。なお、主成分は、（１）血管の密度、（２）血管の数（毛細血管の数、太い血管の数）、（３）血管の分岐の数、（４）表皮の基底から血管までの距離、（５）表皮の厚さと、のうちの少なくとも１つと相関する。
［毛細血管の状態及び毛細血管以外の血管の状態自体］
　例えば、毛細血管の状態及び毛細血管以外の血管の状態は、後段で説明する回帰モデルの目的変数である毛細血管の状態自体及び毛細血管以外の血管の状態自体（つまり、毛細血管及び毛細血管以外の血管の状態そのもの）である。具体的には、毛細血管の状態及び毛細血管以外の血管の状態は、（１）血管の密度、（２）血管の数（毛細血管の数、太い血管の数）、（３）血管の分岐の数、（４）表皮の基底から血管までの距離、（５）表皮の厚さと、のうちの少なくとも１つ自体（つまり、そのもの）である。
　以下、それぞれについて説明する。
　「血管の数」は、顔に存在する毛細血管及び又は毛細血管以外の血管の数である。なお、毛細血管の数は直径４０μｍ以下の血管の数であり、一般的に言われている毛細血管の他に、細い血管も含むものである。また、太い血管の数は毛細血管以外の血管の中でも直径１６０μｍ以上の血管の数である。
　「血管の密度」は、顔の取得部位における特定単位当たりの毛細血管及び又は毛細血管以外の血管の割合である。
　「血管の分岐の数」は、毛細血管及び又は毛細血管以外の血管が枝分かれしている数である。
　「表皮の基底から血管までの距離」は、表皮の基底と毛細血管及び又は毛細血管以外の血管との間の距離の平均値、最大値、最小値、中央値等の代表値である。
　「表皮の厚さ」は、表皮の厚さの平均値、最大値、最小値、中央値等の代表値である。
　肌推定部１０３は、血管推定部１０２が推定した対象者３０の顔の毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態から、対象者３０の将来の肌の状態が複数のタイプのうちのいずれのタイプであるかを推定する。具体的には、肌推定部１０３は、モデルを用いて、対象者３０の顔の毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態から、対象者３０の将来の肌の状態が複数のタイプのうちのいずれのタイプであるかを推定する。なお、モデルは、統計的モデル（つまり、顔の毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態から将来の肌の状態が複数のタイプのうちのいずれのタイプであるかを導出する数理モデル）であってもよいし、機械学習モデル（つまり、顔の毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態が入力されると将来の肌の状態が複数のタイプのうちのいずれのタイプであるかが出力されるように機械学習された学習済みモデル）であってもよい。
　提案部１０４は、血管推定部１０２が推定した毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態と、肌推定部１０３が推定した将来の肌の状態と、の少なくとも一方に応じた、美容に関する商品とサービスの少なくとも一方を提案する。具体的には、提案部１０４は、毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態と将来の肌の状態のタイプとの少なくとも一方と、美容に関する商品とサービスの少なくとも一方と、の対応関係（なお、当該対応関係が予め定められているものとする）にしたがって、毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態と、将来の肌の状態と、の少なくとも一方に応じた、美容に関する商品とサービスの少なくとも一方を提案する。
　例えば、美容に関する商品は、化粧水、乳液、美容液、クリーム等の基礎化粧品である。例えば、美容に関する商品は、美容機器、サプリメントや飲料等の飲食品等である。
　例えば、美容に関するサービスは、美容施術、美容コンサルティング等である。
　モデル記憶部１０５には、血管推定部１０２が参照するモデルと肌推定部１０３が参照するモデルが記憶されている。
　商品情報記憶部１０６には、提案部１０４が参照する対応関係（具体的には、毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態（すなわち皮膚血管の状態）と将来の肌の状態のタイプとの少なくとも一方と、毛細毛管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態（すなわち皮膚血管の状態）と将来の肌の状態のタイプとの少なくとも一方の者に適した美容に関する商品とサービスの少なくとも一方と、の対応関係）が記憶されている。
＜方法＞
　図３は、本発明の一実施形態に係る血管推定処理のフローチャートである。
　ステップ１（Ｓ１）において、血管推定装置１０（取得部１０１）は、対象者３０の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標を取得する。
　ステップ２（Ｓ２）において、血管推定装置１０（血管推定部１０２）は、Ｓ１で取得した対象者３０の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から、対象者３０の顔の毛細毛管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態（すなわち皮膚血管の状態）を推定する。
　ステップ３（Ｓ３）において、血管推定装置１０（肌推定部１０３）は、Ｓ２で推定した対象者３０の顔の毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態から、対象者３０の将来の肌の状態が複数のタイプのうちのいずれのタイプであるかを推定する。
　ステップ４（Ｓ４）において、血管推定装置１０（提案部１０４）は、Ｓ２で推定した毛細血管の状態及び又は毛細毛管以外の血管の状態と、Ｓ３で推定した将来の肌の状態と、の少なくとも一方に応じた、美容に関する商品とサービスの少なくとも一方を提案する。
＜回帰モデルの生成＞
　以下、本発明で用いられる、顔の肌の指標から毛細血管の状態を推定する回帰モデルの生成について説明する。
［目的変数（毛細血管の状態）］
　本発明では、ＯＣＴ（光干渉断層撮影装置）で取得したデータを主成分分析し、主成分分析により算出された主成分を回帰モデルの目的変数とした。具体的には、ＯＣＴで撮影した画像に対して画像解析を行い、真皮の血管網の３次元構造を評価可能にした。その後、真皮の血管網の定量解析（なお、定量項目は、（１）血管の密度、（２）血管の数（毛細血管の数、太い血管の数）、（３）血管の分岐の数、（４）表皮の基底から血管までの距離、（５）表皮の厚さである）を行い、これらの血管の定量値を主成分分析により縮約し、血管と肌との関連解析を実施した。
　図４は、主成分分析の結果を示す。主成分分析で生成された２つの変数（主成分１（ＰＣ１）と主成分２（ＰＣ２））の主成分負荷量を示す。
　ＰＣ１は、「毛細血管の数」、「血管の密度」、「血管の分岐の数」、「表皮の厚さ」と正の相関を示した。また、ＰＣ１は、「表皮の基底から血管までの距離」と負の相関を示した。本発明では、このＰＣ１（細い血管がどれほどしっかり張り巡らされているかを示す。血管スコアとも呼ぶ）を、回帰モデルの目的変数とした。
　
　ＰＣ２は、「太い血管の数」と正の相関を示した。
［モデルの生成］
　重回帰分析を用いて、上記のＰＣ１（血管スコア）を推定するための回帰モデルを検討した。具体的には、説明変数の組み合わせを総当たりで検証し、有意な説明変数（顔の肌の指標、及び肌に関連した体内指標）を探索した。
［顔の肌の指標の測定］
　まず、以下の被験者の以下の測定項目の値を測定した。なお、各測定値は、全て標準化した（平均：０，分散：１）。
・被験者　性別：女性、人数：１２３名、年齢：２０－７０代
・測定項目：年齢、水分量、ＴＥＷＬ（経表皮水分蒸散量）、コラーゲン密度、シワの量、ハリ指標、たるみ度合、キメの不均一性、皮溝面積率、毛穴面積率、肌の色み（赤み、黄み）、シミの量、炎症性サイトカイン、糖化度
　また、上記の被験者のＰＣ１（血管スコア）を算出した。
　次に、重回帰分析の解析の流れについて説明する。
１．多重共線性を回避するために、説明変数の削減
２．説明変数の全ての組み合わせで重回帰モデルを構築
３．ＡＩＣを基準にモデル候補をピックアップ
４．説明変数の回帰係数の有意性をもとに最適なモデルを決定
の順に実施した。以下、１～４を詳細に説明する。
［１．説明変数の削減］
　ＶＩＦ（Value inflation factor（分散拡大係数））値が一定値を超えないように変数の削減を行い、多重共線性の影響を排除した。
［２．重回帰モデルのリスト作成］
　説明変数の全ての組み合わせで重回帰モデルを構築（なお、最小二乗法を使用）し、モデルの評価のためにＡＩＣを算出した。
　ここで、ＡＩＣ（赤池情報量規準）について説明する。ＡＩＣは、モデルの当てはまりの良さの指標であり、小さいほど良い。
［３．モデル候補群のピックアップ］
　ＡＩＣの値と解釈性や変数の優位性を踏まえて、最適なモデル候補を選定した。
［４．変数に有意性があるモデルの選定］
　ｐ値：０．１を基準として、全ての変数に有意性があるモデルを探索した。図５は、全ての変数に有意性が認められた３つのモデルを示す。
　モデル８は、少ない変数でＰＣ１（血管スコア）を説明可能であるため、モデルの解釈性が高いと言える。また、モデル８は、ＰＣ１（血管スコア）との相関がある変数（｜ｒ｜＞０．２以上の相関）について、単相関と偏回帰の係数の正負が一致しているため、モデルの妥当性が高いと言える。モデル８の説明変数間の相関係数（Spearmanの順位相関係数）やＶＩＦ値は低い値に抑えられており、多重共線性のリスクは低いと判断できた。
　なお、本発明の一実施形態では、モデル１０やモデル０を用いてもよい。
　図６は、モデル８のＰＣ１（血管スコア）に寄与する説明変数とその解釈を示す。ＰＣ１（血管スコア）の推定に必要な要素をまとめると、「老化」と「肌荒れ」の２つの因子の関連が推察された。具体的には、肌が老化している傾向（シミが多く、コラーゲン量が低い傾向）があるとＰＣ１（血管スコア）は低くなることが分かった。また、肌荒れしている傾向（ＴＥＷＬ・赤みが高く、キメが乱れている傾向）があるとＰＣ１（血管スコア）は高くなることが分かった。図６の結果より、ＰＣ１（血管スコア）は、下記の式より推定可能と示唆される。
ＰＣ１（血管スコア）＝－０．３０×シミの量＋０．３０×ＴＥＷＬ＋０．２１×赤み＋０．１５×黄み＋０．２４×皮溝面積率＋０．２２×キメの不均一性＋　－０．１９×毛穴面積率＋０．２９×コラーゲン密度
　図７は、毛細血管の状態の推定のための最小のモデルリストである。各モデル（モデルＡ～モデルＥ）の説明変数と係数のリストである。モデルＡでは、ＰＣ１（血管スコア）＝０．３２×ＴＥＷＬ＋０．３３×コラーゲン密度であり、決定係数は０．２６である。モデルＢでは、ＰＣ１（血管スコア）＝０．３７×ＴＥＷＬ＋　－０．３１×シミの量であり、決定係数は０．２６である。モデルＣでは、ＰＣ１（血管スコア）＝－０．２９×シミの量＋０．３６×コラーゲン密度であり、決定係数は０．２５である。モデルＤでは、ＰＣ１（血管スコア）＝０．３８×ＴＥＷＬ＋　－０．２３×糖化度であり、決定係数は０．２１である。モデルＥでは、ＰＣ１（血管スコア）＝０．１９×赤み＋０．４２×コラーゲン密度であり、決定係数は０．２０である。
　本発明の一実施形態では、推定の精度が高い上記のモデル８（なお、モデル１０やモデル０でもよい）を用いてもよいし、説明変数が少ない上記のモデルＡ～Ｅを用いてもよい。
＜回帰モデルの生成の他の実施形態＞
　以下、本発明で用いられる、顔の肌の指標から毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定する回帰モデルの生成の他の実施形態について説明する。
［目的変数（毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態）］
　（１）毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数を主成分分析により縮約した主成分（血管スコア）、あるいは、（２）毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数自体（つまり、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態そのもの）を回帰モデルの目的変数とした。
（１）毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数を主成分分析により縮約した主成分（血管スコア）の場合
　上記のようにＯＣＴ（光干渉断層撮影装置）で取得したデータを主成分分析し、主成分分析により算出された主成分を回帰モデルの目的変数とした。具体的には、ＯＣＴで撮影した画像に対して画像解析を行い、真皮の血管網の３次元構造を評価可能にした。その後、真皮の血管網の定量解析（なお、定量項目は、（１）血管の密度、（２）血管の数（毛細血管の数、太い血管の数）、（３）血管の分岐の数、（４）表皮の基底から血管までの距離、（５）表皮の厚さである）を行い、これらの血管の定量値を主成分分析により縮約し、血管と肌との関連解析を実施した。
　上記のように、主成分分析で生成された主成分１（ＰＣ１）は、「毛細血管の数」、「血管の密度」、「血管の分岐の数」、「表皮の厚さ」と正の相関を示した。また、ＰＣ１は、「表皮の基底から血管までの距離」と負の相関を示した。本発明では、このＰＣ１（細い血管がどれほどしっかり張り巡らされているかを示す。血管スコアとも呼ぶ）を、回帰モデルの目的変数とした。なお、主成分２（ＰＣ２）は、「太い血管の数」と正の相関を示した。
（２）毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数自体（つまり、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態そのもの）の場合
　毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数自体（具体的には、毛細血管の数と、太い血管の数と、血管の密度と、血管の分岐の数と、表皮の基底から血管までの距離と、表皮の厚さと、のうちの少なくとも１つ）を回帰モデルの目的変数とした。
［モデルの生成］
　重回帰分析を用いて、「（１）毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数を主成分分析により縮約した主成分（血管スコア）」あるいは「（２）毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数自体（つまり、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態そのもの）」を推定するための回帰モデルを検討した。具体的には、説明変数の組み合わせを総当たりで検証し、有意な説明変数（顔の肌の指標、及び肌に関連した体内指標）を探索した。
［顔の肌の指標と体内指標の測定］
　まず、以下の被験者の以下の測定項目の値を測定した。なお、各測定値は、全て標準化した（平均：０，分散：１）。
・被験者　性別：女性・男性、人数：２７４名 、年齢：２０－７０代
・測定項目：年齢、水分量、ＴＥＷＬ（経表皮水分蒸散量）、コラーゲン密度、シワの量、ハリ指標、たるみ度合、キメの不均一性、皮溝面積率、毛穴面積率、肌の色み（赤み、黄み）、シミの量、炎症性サイトカイン（角層から採取したサイトカインを含み、IL-1αの量、IL-1raの量、IL-1αとIL-1raの比、SCCA1の量、S100A8A9の量等）、糖化度、血圧
　また、上記の被験者の「（１）毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数を主成分分析により縮約した主成分（血管スコア）」および「（２）毛細血管の状態自体及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数（つまり、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態そのもの）」を算出した。
　顔の肌の指標と毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態の関係を重回帰分析したところ、顔の肌の指標から、「（１）毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数を主成分分析により縮約した主成分（血管スコア）」を推定することができた。
　顔の肌の指標と毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態の関係を重回帰分析したところ、顔の肌の指標から、「（２）毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数自体を推定することができた。なお、顔の肌に関連した体内の指標として血圧を用いて、毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態自体を推定できることがわかった。
＜効果＞
　このように、血管に着目することで、肌のポテンシャルに着目したカウンセリングや美容に関する商品やサービスの提案を実現することができる。例えば、化粧品の店頭やイベントでのカウンセリングにおいて、スマートミラーが撮影した顔の画像から肌の指標を抽出して毛細血管の状態を診断し、毛細血管の状態ごとの肌の特徴を紹介することができる。さらに、毛細血管の状態ごとの肌の特徴に着目した化粧品を提案することができる。
＜ハードウェア構成＞
　図８は、本発明の一実施形態に係る血管推定装置１０および端末１１のハードウェア構成図である。血管推定装置１０および端末１１は、制御部１００１と、主記憶部１００２と、補助記憶部１００３と、入力部１００４と、出力部１００５と、インタフェース部１００６と、を備えることができる。以下、それぞれについて説明する。
　制御部１００１は、補助記憶部１００３にインストールされている各種プログラムを実行するプロセッサ（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）など）である。
　主記憶部１００２は、不揮発性メモリ（ＲＯＭ（Read Only Memory））および揮発性メモリ（ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。ＲＯＭは、補助記憶部１００３にインストールされている各種プログラムを制御部１００１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。ＲＡＭは、補助記憶部１００３にインストールされている各種プログラムが制御部１００１によって実行される際に展開される作業領域を提供する。
　補助記憶部１００３は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。
　入力部１００４は、血管推定装置１０および端末１１の操作者が血管推定装置１０および端末１１に対して各種指示を入力する入力デバイスである。
　出力部１００５は、血管推定装置１０および端末１１の内部状態等を出力する出力デバイスである。
　インタフェース部１００６は、ネットワークに接続し、他の装置と通信を行うための通信デバイスである。
　以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
　本国際出願は２０２２年１０月１８日に出願された日本国特許出願２０２２－１６６８８７号に基づく優先権を主張するものであり、２０２２－１６６８８７号の全内容をここに本国際出願に援用する。
１　血管推定システム
１０　血管推定装置
１１　端末
２０　肌指標計測装置
３０　対象者
１０１　取得部
１０２　血管推定部
１０３　肌推定部
１０４　提案部
１０５　モデル記憶部
１０６　商品情報記憶部
１００１　制御部
１００２　主記憶部
１００３　補助記憶部
１００４　入力部
１００５　出力部
１００６　インタフェース部

Claims (15)

  1. 　対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標を取得する取得部と、
    　前記対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から前記対象者の顔の毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定する血管推定部と
    を備えた血管推定装置。
  2. 　前記毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態は、前記毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を示す変数を主成分分析により縮約した主成分である、請求項１に記載の血管推定装置。
  3. 　前記主成分は、毛細血管の数と、血管の密度と、血管の分岐の数と、表皮の基底から血管までの距離と、表皮の厚さと、のうちの少なくとも１つと相関する、請求項２に記載の血管推定装置。
  4. 　前記毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態は、（１）血管の密度、（２）血管の数（毛細血管の数、太い血管の数）、（３）血管の分岐の数、（４）表皮の基底から血管までの距離、（５）表皮の厚さ、のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の血管推定装置。
  5. 　前記肌の指標は、肌の老化に関連する指標である、請求項１から４のいずれか一項に記載の血管推定装置。
  6. 　前記肌の指標は、肌荒れに関連する指標である、請求項１から４のいずれか一項に記載の血管推定装置。
  7. 　前記肌の指標は、シミの量と、ＴＥＷＬ（経表皮水分蒸散量）と、赤みと、黄みと、皮溝面積率と、キメの不均一性と、毛穴面積率と、コラーゲン密度と、シワの量と、ハリ指標と、たるみ度合と、炎症性サイトカインと、のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の血管推定装置。
  8. 　前記体内指標は、血圧である請求項１に記載の血管推定装置。
  9. 　前記肌の指標は、前記対象者の顔が撮影された画像から取得される、請求項１から４のいずれか一項に記載の血管推定装置。
  10. 　前記推定された毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態から、前記対象者の将来の肌の状態が複数のタイプのうちのいずれのタイプであるかを推定する肌推定部をさらに備えた、請求項１から４のいずれか一項に記載の血管推定装置。
  11. 　前記毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態と、前記将来の肌の状態と、の少なくとも一方に応じた、美容に関する商品とサービスの少なくとも一方を提案する提案部をさらに備えた、請求項１０に記載の血管推定装置。
  12. 　前記血管推定部は、回帰モデルを用いて、前記対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から前記対象者の顔の毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定する、請求項１から４のいずれか一項に記載の血管推定装置。
  13. 　前記回帰モデルは、統計的モデルまたは機械学習モデルである、請求項１２に記載の血管推定装置。
  14. 　対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標を取得するステップと、
    　前記対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から前記対象者の顔の毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定するステップと
    を含む血管推定方法。
  15. 　血管推定装置を
    　対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標を取得する取得部、
    　前記対象者の顔の肌の指標及び又は肌に関する体内指標から前記対象者の顔の毛細血管の状態及び又は毛細血管以外の血管の状態を推定する血管推定部
    として機能させるためのプログラム。
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